摘要
Kama 计算 Kaufman 自适应移动平均。
更新 API
result = rtta.Kama().update(close)
update(...) 每次接收一个 close；只推进状态时可调用 advance(...)。
工作原理
指标根据价格路径的效率调整平滑速度，再用最新观测更新紧凑的因果状态。
递推公式
\[E_t=\alpha z_t+(1-\alpha)E_{t-1},\qquad y_t=G(E_t,E^{(2)}_t,\ldots,z_t)\]
实现说明
递推公式在 src/rtta/indicator.cpp 的 class Kama 中实现。